데이터 전파는 전파 규칙에 따라 하나 이상의 소스 데이터 웨어하우스에서 다른 로컬 액세스 데이터베이스로 데이터를 할당하는 것입니다. 매일 대량의 데이터를 관리하려면 데이터 웨어하우스가 필요합니다. 데이터 웨어하우스는 몇 가지 정보로 시작하여 여러 데이터 소스에서 지속적으로 공유하고 수신함으로써 나날이 증가하기 시작합니다.
데이터 공유가 발전함에 따라 데이터 웨어하우스 관리가 주요 문제가 됩니다. 데이터베이스 관리는 기업 정보를 보다 효과적으로 여러 하위 집합, 배열 및 시간 프레임으로 관리하기 위해 필요합니다. 이러한 데이터 리소스는 지속적으로 업데이트되어야 하며 업데이트 프로세스에는 한 시스템에서 다른 시스템으로, 그리고 비즈니스 인텔리전스 시스템으로 또는 다시 비즈니스 인텔리전스 시스템으로 많은 양의 레코드를 이동하는 작업이 포함됩니다.
웨어하우스의 운영 소프트웨어나 데이터의 성능이나 가용성을 희생하지 않고 단기간에 대량의 데이터 이동을 일괄적으로 실행하는 것은 익숙합니다. 변경해야 할 정보의 양이 많을수록 절차가 더 까다롭고 복잡해집니다. 이처럼 대량 정보를 보다 빠르게 변환할 수 있는 수단을 찾고 마지막 데이터 웨어하우스 업데이트로 인해 변경된 데이터만 인식하여 전송하는 것이 데이터 웨어하우스 관리의 책임이 됩니다.
다음과 같이 데이터 전파를 통한 데이터 공유와 관련된 문제를 해결하기 위해 개발된 몇 가지 방법이 있습니다. -
대량 추출 − 이 데이터 전파 기술에서 복사본 관리 도구 또는 빈 유틸리티를 사용하여 운영 관계형 데이터베이스의 전체 또는 하위 집합을 파생합니다. 일반적으로 추출된 정보는 FTP(파일 전송 프로토콜)를 사용하여 다른 유사한 기술을 사용하여 포커스 데이터베이스로 전송됩니다. 추출된 데이터는 호스트 또는 개체 서버에서 개체가 사용하는 형식으로 변경할 수 있습니다.
파일 비교 − 이 기술은 대량 이동 접근 방식의 혁신입니다. 이 단계에서는 최근 추출된 운영 데이터를 과거 버전과 비교합니다. 그런 다음 증분 변경 데이터 세트가 생성됩니다. 증분 변경의 처리는 증분 변경이 예약된 단계 내에서 개체 서버에 대한 업데이트로 사용된다는 점을 제외하고 대량 추출에 사용된 방법과 동일합니다. 이 방법은 데이터가 약간만 변경되는 작은 문서에 권장됩니다.
데이터 전파 변경 − 이 기술은 소프트웨어 변경 프로세스의 요소로 파일의 변경 사항을 캡처하고 데이터화합니다. 트리거, 로그 종료, 로그 사후 처리 또는 DBMS 확장을 비롯한 여러 기술을 사용하여 변경 데이터 전파를 실행할 수 있습니다. 캡처된 변경 사항을 포함하도록 증분 변경 사항 파일이 생성됩니다.
원본 트랜잭션을 완료한 후 변경 데이터를 변환하여 개체 데이터베이스로 변경할 수 있습니다. 이러한 종류의 데이터 전파는 거의 실시간 또는 연속 전파라고도 하며 소스 시스템의 매우 짧은 기간 내에 개체 데이터베이스를 동기화된 상태로 유지하는 데 사용됩니다.